網絡結構解讀之inception系列四:Inception V3 Inception V3根據前面兩篇結構的經驗和新設計的結構的實驗,總結了一套可借鑒的網絡結構設計的原則。理解這些原則的背后隱藏的動機比單純知道這個操作更有意義。 Rethinking ...
Inception V 根據前面兩篇結構的經驗和新設計的結構的實驗,總結了一套可借鑒的網絡結構設計的原則。理解這些原則的背后隱藏的動機比單純知道這個操作更有意義。 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 主題:如何高效的增大網絡規模 通過分解卷積和正則實現高效計算 設計網絡原則 .避免表征瓶頸。大部分時候,特征大小應當緩 ...
2018-12-21 10:34 0 1830 推薦指數:
網絡結構解讀之inception系列四:Inception V3 Inception V3根據前面兩篇結構的經驗和新設計的結構的實驗,總結了一套可借鑒的網絡結構設計的原則。理解這些原則的背后隱藏的動機比單純知道這個操作更有意義。 Rethinking ...
在殘差逐漸當道時,google開始研究inception和殘差網絡的性能差異以及結合的可能性,並且給出了實驗結構。 本文思想闡述不多,主要是三個結構的網絡和實驗性能對比。 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual ...
網絡結構解讀之inception系列五:Inception V4 在殘差逐漸當道時,google開始研究inception和殘差網絡的性能差異以及結合的可能性,並且給出了實驗結構。 本文思想闡述不多,主要是三個結構的網絡和實驗性能對比。 Inception-v ...
網絡結構解讀之inception系列二:GoogLeNet(Inception V1) inception系列的開山之作,有網絡結構設計的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations ...
inception系列的開山之作,有網絡結構設計的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式:1.加深(增加層)2.加寬(增加單層的神經元個數) 帶來的兩個弊端:1.大規模的參數 ...
BN的出現大大解決了訓練收斂問題。作者主要圍繞歸一化的操作做了一系列優化思路的闡述,值得細看。 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift ...
網絡結構解讀之inception系列三:BN-Inception(Inception V2) BN的出現大大解決了訓練收斂問題。作者主要圍繞歸一化的操作做了一系列優化思路的闡述,值得細看。 Batch Normalization: Accelerating Deep ...
從GoogLeNet至Inception v3 一.CNN發展縱覽 我們先來看一張圖片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向傳播(Back Propagation,BP ...